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案例导入

如下图数据表，删除“实发工资”列。输出修改后的表数据，并在同目录下另存为“修改后的工资表”。添加代码注释。

图1.原始数据表

文心一言提示词

打开百度“文心一言”，输入提示词：“你是pandas专家，文件路径为：D:/Samples/工资表.xlsx。该Excel文件的第一个工作表中A-E列为给定数据。用pandas导入Excel文件的数据，引擎为”openpyxl”。在导入的数据中，删除“实发工资”列。输出修改后的表数据，并在同目录下另存为“修改后的工资表”。添加代码注释。”

显示结果如下：

首先，确保您已经安装了pandas和openpyxl库。如果尚未安装，请使用以下命令安装它们：

pip install pandas openpyxl

接下来，以下是导入Excel文件，删除“实发工资”列，并保存修改后的表格的Python代码，并附有注释：

import pandas as pd

# 文件路径
file_path = D:/Samples/工资表.xlsx
# 使用pandas读取Excel文件，指定引擎为openpyxl
# 这里我们假设第一个工作表是我们要读取的，因此使用sheet_name=0
df = pd.read_excel(file_path, engine=openpyxl, sheet_name=0)

# 删除名为“实发工资”的列
# 假设“实发工资”是列名，如果列名不同，请将其替换为实际的列名
df.drop(columns=[实发工资], inplace=True)

# 输出修改后的表数据，查看结果
print(df)

# 在同目录下另存为“修改后的工资表.xlsx”
# 使用to_excel方法，确保指定了正确的文件路径和文件名
output_file_path = D:/Samples/修改后的工资表.xlsx
df.to_excel(output_file_path, index=False, engine=openpyxl)

# 通知用户操作已完成
print(f”修改后的工资表已保存到 {output_file_path}“)

注意事项：

确保file_path变量中的路径是正确的，并且Excel文件存在于该路径。代码中使用了inplace=True来确保drop方法直接在原DataFrame上操作，而不是创建一个新的DataFrame。to_excel方法中的index=False参数确保在保存时不包括行索引。请确保“实发工资”是实际存在于Excel文件中的列名，如果列名不同，请将代码中的[实发工资]替换为正确的列名。

执行以上代码后，您将在指定的目录下找到名为“修改后的工资表.xlsx”的文件，并且它已不包含“实发工资”列。

Python编辑器运行

图2.Python运行结果

图3.新生成的数据表

本合集使用的工具如下：

文心一言：3.5版本

Python编辑器：3.9.0

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